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2017公衛(wèi)執(zhí)業(yè)醫(yī)師衛(wèi)生統(tǒng)計學考點
衛(wèi)生統(tǒng)計學是應用數(shù)統(tǒng)計學的原理與方法研究居民健康狀況以及衛(wèi)生服務領域中數(shù)據(jù)的收集、整理和分析的一門科學。下面是應屆畢業(yè)生小編為大家編輯整理的2017公衛(wèi)執(zhí)業(yè)醫(yī)師衛(wèi)生統(tǒng)計學考點，希望對大家考試有所幫助。
隊列研究意義：
大多數(shù)慢性病都是歷時多年的一個過程所形成。在此期間發(fā)生的許多事件都可能起致病作用。對一群人在某種病尚未明顯發(fā)生前，對某個(或某些)可能起病因作用或保護作用的事件的后果進行隨訪監(jiān)測，是一種從“困”觀“果”的研究方法。
隊列研究(又譯為定群研究、群組研究)就是這樣研究病因的一種流行病學方法。研究對象是加入研究時未患所研究疾病的一群人，根據(jù)是否暴露于所研究的病因(或保護因子)或暴露程度而劃分為不同組別，然后在一定期間內(nèi)隨訪觀察不同組別的該病(或多種疾病)的發(fā)病率或死亡率。如果暴露組(或大劑量組)的率顯著高于未暴露組(或小劑量組)的率，則可認為這種暴露與疾病存在聯(lián)系，并在符合一些條件時有可能是因果聯(lián)系。
各組除了暴露有無或程度不同之外，其他可能影響患病或死亡的重要因素應具有可比性(均衡性)。但并不要求除暴露狀況外一切方面都可比，這在觀察性研究中實際上是做不到的。有些因素可在數(shù)據(jù)分析中得到控制。
隊列研究所觀察的結局是可疑病因引起的效應(發(fā)病或死亡)，除了所研究的一種病，還可能與其他多種疾病也有聯(lián)系，這樣就可觀察一個因素的多種效應，而這正是隊列法不可取代的用途。
根據(jù)作為觀察終點的事件在研究開始時是否已經(jīng)發(fā)生，可把隊列研究分為前瞻性與回顧性兩類。
另有一種雙向型的隊列研究，適于研究對人體兼有短期與長期效應的因素，可用回顧性隊列法研究前者而用前瞻性隊列法研究后者。
還有一種把病例對照法與前瞻法結合起來的設計。其特點是用隊列法建起隊列(研究對象)并隨訪發(fā)現(xiàn)其中發(fā)生的病例，然后用病例對照法調(diào)查病例及隊列中適于作對照的一部分人的暴露史。這里，病例與對照都來自一個界定明確、有基線資料記錄的隊列，暴露史的質(zhì)量較高，還可以有病例尚未發(fā)病時的實驗室檢驗記錄，而且可以省去對占絕對多數(shù)的未發(fā)病成員的暴露史調(diào)查。
隊列研究從方法上來說并不比病例對照法復雜，但實際進行起來卻問題較多，因為觀察人數(shù)多、期限長，組織工作復雜，開支龐大。但是，隊列法是一種重要的醫(yī)學觀察方法，已經(jīng)為解決現(xiàn)代醫(yī)學的一些迫切問題(例如癌癥和心血管病)做出重要貢獻，所以作為臨床醫(yī)生也應該對其原理有所了解，而且這對于科學思維能力和批判地閱讀能力的培養(yǎng)，也是大有裨益的。
病例|對照匹配
匹配(matching)或稱配比，即要求對照在某些因素或特征上與病例保持一致，目的是對兩組進行比較時排除匹配因素的干擾。如以年齡做匹配因素，使兩組在年齡構成上類似或一樣，在分析比較兩組資料時，可避免由于兩組年齡構成的差別對疾病和因素關系的影響，從而更真實地反映研究因素與疾病的關系。匹配分為頻數(shù)匹配與個體匹配。
(1)頻數(shù)匹配(frequency matching)：
明確或估計出匹配變量每一層的病例數(shù)，然后從備選對照中選擇對照，直至達到每層所要求的數(shù)目，不一定要求絕對數(shù)相等，重要的是比例相同。例如，病例組中男女各半，則對照組中也應一樣。
(2)個體匹配(individual matching)：
即以病例和對照個體為單位進行匹配。1：1匹配，為每一個病例配一名對照，又稱配對(pair matching)，1：2、1：3、…、1：R匹配時，直接稱為匹配。
定量指標一般要求在一定范圍內(nèi)匹配。例如年齡匹配，病例為50～59歲組，則對照亦應為50～59歲組。或者要求對照在±2歲、±3歲或±5歲等范圍內(nèi)匹配，如要求對照與病例的年齡之差在±3歲之內(nèi)，則一個39歲的病例，其對照的年齡應當在36～42歲之間。
在病例對照研究中采用匹配的目的，首先在于提高研究效率，增加分析指標的精確度(即可信區(qū)間變窄)。其次在于控制混雜因素的作用。匹配的特征或變量必須是已知的混雜因子，或有充分的理由懷疑為混雜因子，否則不應匹配。
匹配的同時也增加了選擇對照的難度。而且一旦對某個因素做了匹配，我們將不能再分析該因素與疾病的關系，也不能充分分析它與其他因素的交互作用。把不必要的項目列入匹配，企圖使病例與對照盡量一致，就可能徒然丟失信息，增加工作難度，結果反而降低了研究效率。這種情況稱為匹配過頭(over-matching)，應當注意避免。一般除性別、年齡之外，對其他因素是否進行匹配，須持慎重態(tài)度，以防止匹配過頭，徒增費用和難度。
應用直線回歸注意：
1、作回歸分析要有實際意義，不能把毫無關聯(lián)的兩種現(xiàn)象，隨意進行回歸分析，忽視事物現(xiàn)象間的內(nèi)在聯(lián)系和規(guī)律;如對兒童身高與小樹的生長數(shù)據(jù)進行回歸分析既無道理也無用途。另外，即使兩個變量間存在回歸關系時，也不一定是因果關系，必須結合專業(yè)知識作出合理解釋和結論。
2、直線回歸分析的資料，一般要求應變量Y是來自正態(tài)總體的隨機變量，自變量X可以是正態(tài)隨機變量，也可以是精確測量和嚴密控制的值。若稍偏離要求時，一般對回歸方程中參數(shù)的估計影響不大，但可能影響到標準差的估計，也會影響假設檢驗時P值的真實性。
3、進行回歸分析時，應先繪制散點圖(scatter plot)。若提示有直線趨勢存在時，可作直線回歸分析;若提示無明顯線性趨勢，則應根據(jù)散點分布類型，選擇合適的曲線模型(curvilinear modal)，經(jīng)數(shù)據(jù)變換后，化為線性回歸來解決。一般說，不滿足線性條件的情形下去計算回歸方程會毫無意義，最好采用非線性回歸方程的方法進行分析。
4、繪制散點圖后，若出現(xiàn)一些特大特小的離群值(異常點)，則應及時復核檢查，對由于測定、記錄或計算機錄入的錯誤數(shù)據(jù)，應予以修正和剔除。否則，異常點的存在會對回歸方程中的系數(shù)a、b的估計產(chǎn)生較大影響。
5、回歸直線不要外延。直線回歸的適用范圍一般以自變量取值范圍為限，在此范圍內(nèi)求出的估計值稱為內(nèi)插(interpolation);超過自變量取值范圍所計算的稱為外延(extrapolation)。若無充足理由證明，超出自變量取值范圍后直線回歸關系仍成立時，應該避免隨意外延。
定量資料頻數(shù)分布簡介：
將數(shù)據(jù)按照某種標準(標志)劃分成不同的組別，每個組別稱為一個組段。組段之間的距離稱為組距，一般為等距。各組段的觀察值個數(shù)稱為頻數(shù)，將分組標志和相應的頻數(shù)列表，即得到頻數(shù)分布表，簡稱頻數(shù)表。
從頻數(shù)表便于觀察離群值和異常值，還可以看出頻數(shù)分布的兩個重要特征：集中趨勢和離散趨勢。集中趨勢是指觀察值向中央部分集中的傾向;離散趨勢是指觀察值的分散情況。
頻數(shù)表還可以揭示頻數(shù)分布的類型，即對稱分布和偏態(tài)分布。對稱分布是指集中位置在中間，左右兩側(cè)的頻數(shù)基本對稱。偏態(tài)分布，又稱不對稱型分布，指頻數(shù)分布不對稱，集中位置偏向一側(cè)。若集中位置偏向數(shù)值較小的一側(cè)，稱為正偏態(tài);若集中位置偏向數(shù)值較大的一側(cè)，稱為負偏態(tài)。
頻數(shù)表可以較直觀地揭示數(shù)據(jù)分布的集中趨勢和離散趨勢，而統(tǒng)計指標可從數(shù)量上較準確地描述其集中位置和離散程度。定量資料的頻數(shù)分布類型不同，描述其集中位置和離散程度的指標也不同。
病因推斷因素：
從流行病學觀點，有四類因素在疾病病因中起作用。它們每種都可能是必需因素，但每種單獨則很少是引起某種疾病或狀態(tài)的充分病因。它們是：
(1)易患因素：如年齡、性別、過去的疾病可以形成對某病因的易感狀態(tài)。
(2)誘發(fā)因素：如缺乏營養(yǎng)、低收入、居住條件不良及醫(yī)療保健不宜等可促發(fā)疾病。相反的狀況又有助于疾病恢復、維持健康。
(3)速發(fā)因素：如暴露于某特異病原因子(agent)或有害因子能促進發(fā)病。
(4)加強因素：屢次暴露于致病因子或做不適宜的重工作，可以加重已發(fā)生的疾病或狀態(tài)。
聯(lián)系特異性簡介：
某種疾病僅與某務虛因素有聯(lián)系而與其他因素無關，這種聯(lián)系是特異的。例如傳染病與其病原體之間的聯(lián)系是特異的。孕婦在孕早期感染風疹病毒，其分娩的新生兒常用先天性白內(nèi)障。早年這類報告較多，但均未證明孕婦患風疹是胎兒畸形之因，后又發(fā)現(xiàn)僅在妊娠初二個月內(nèi)感染風疹病毒才能導致胎兒發(fā)生這類畸形，這個特異性就大大地加強了兩者的因果聯(lián)系。由一種因素引起多種疾病、或由多種因素導致一種疾病的情況下，其聯(lián)系的特異性往往不明顯。
聯(lián)系的特異性常常與聯(lián)系強度有關。例如吸煙與肺癌的相對危險度為12.9，而吸煙與其他疾病的相對危險度均在2以下。總之一個具有特異性的聯(lián)系，能使病因假設更易被人們所接受，若特異性不明顯也不能立即否定因果關系的存在，應將問題的各方面再作進一步調(diào)查，可能找到某些特殊因素。
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